Fotogrametrik görüntü tabanlı nokta bulutu üzerinden otomatik bina çıkarımı ve sayısallaştırma

Bina sınırlarını yersel yöntem veya uzaktan algılama verilerinden manuel olarak belirlemek zaman alıcı ve çaba gerektiren bir işlemdir. İlgili veri kaynaklarından bina sınırı çıkarımı harita temel altlığı olması bakımından son derece önemlidir. Eşleştirme ve lazer tarama ile üretilen nokta bulutları, yoğun ve doğruluğu yüksek üç boyutlu (3B) konum bilgisi sağlamaktadır. Binaların 3B nokta bulutundan otomatik çıkarılması oldukça zor bir problemdir. Otomatik veri işleme, harita üretiminde işlem süresi, maliyet ve operatör hatasının azaltılmasına önemli ölçüde katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada, sekizdal (Octree) veri organizasyon metodu çalışma prensibi otomatize edilmek suretiyle geliştirilen ve önerilen yeni yaklaşımla (iyileştirilmiş Octree, I-Octree), fotogrametrik görüntülerden üretilen nokta bulutları ve kıyas amaçlı LiDAR nokta bulutları kullanılarak bina detayı otomatik çıkarımı ve sayısallaştırılması hedeflenmiştir. Bu hedefe ulaşmak için: (i) büyük hacimli 3B nokta bulutunun görüntülerden üretilmesi veya LiDAR nokta bulutu temin edilmesi; (ii) nokta bulutundan zemin ve zemin üstü objelerin SMRF ile ayrılması; (iii) DBSCAN algoritması ile bina objelerinin sınıflandırılması; (iv) sekizdal ve iyileştirilmiş sekizdal (I-Octree) yönteminin sınıflandırılan objelere uygulanması ile bina detaylarının çıkarılması ve (v) ABORE ile bina kenarlarının düzgünleştirilmesine odaklanılmıştır. Önerilen yaklaşım, Elazığ ve Erzurum test alanında fotogrametrik nokta bulutları, Kaliforniya test alanında ise LiDAR nokta bulutu üzerinde uygulanmıştır. Tüm test alanları için 1/1000 ve 1/5000 ölçekli hâlihazır haritalar referans verisi olarak kullanılmıştır. Tamlık (Cp), doğruluk (Cr), kalite (Q) ve F-skor (F-1) metrikleri ile obje tabanlı doğrulama yapılmıştır. Test alanlarında doğrulama sonuçları fotogrametrik nokta bulutlarında her bir metrik için maksimum %94 üzerinde iken, LiDAR nokta bulutu test alanında ise bu değer %99 üzerinde olmaktadır. Doğrulama sonucunda, önerilen yaklaşımın test alanlarında seçilen binaları yüksek doğrulukla çıkarabildiği görülmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşımla farklı yoğunluktaki nokta bulutlarından otomatik bir biçimde bina detay çıkarımı ve sayısallaştırma işleminin gerçekleştirilebileceği ortaya çıkarılmıştır.